Mapeo y graficación de datos de orquideas

Jefferson Espinoza & Steven Vargas

Introducción

En este documento se presenta un análisis de la riqueza de especies de orquídeas en las areas de conservación de Costa Rica. Se utilizan datos geoespaciales y registros de presencia de orquídeas obtenidos de fuentes confiables. Enlaces a las fuentes de datos: - areas de conservación de Costa Rica en Web Feature Service (Sinac): Archivo GeoJSON de areas de conservación de Costa Rica - Registros de presencia de orquídeas de Costa Rica en GBIF: Archivo CSV de registros de presencia de orquídeas de Costa Rica

Carga de paquetes

Código
library(tidyverse)
library(DT)
library(sf)
library(rgdal)
library(raster)
library(terra)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)
library(leafem)
library(viridisLite)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)
library(devtools)

Carga de datos

Código
areas <-
  st_read(
    "areas_conservacion_simp_10m.geojson",
    quiet = TRUE # para evitar el despliegue de mensajes
  )

orquideas <-
  st_read(
    "orquideas.csv",
    options = c(
      "X_POSSIBLE_NAMES=decimalLongitude", # columna de longitud decimal
      "Y_POSSIBLE_NAMES=decimalLatitude"   # columna de latitud decimal
    ),
    quiet = TRUE
  )

areas <-
  areas |>
  st_transform(4326)

st_crs(orquideas) <- 4326

Tabla de riqueza de orquídeas en areas de conservación

Código
orquideas_union_areas <- 
  st_join(
    x = orquideas,
    y = dplyr::select(areas, nombre_ac), # selección de columna cod_canton
    join = st_within
  )

riqueza_especies_orquideas_area <-
  orquideas_union_areas |>
  st_drop_geometry() |>
  group_by(nombre_ac) |>
  summarize(riqueza_especies_orquideas = n_distinct(species, na.rm = TRUE))

areas_union_riqueza <-
  left_join(
    x = areas,
    y = dplyr::select(riqueza_especies_orquideas_area, nombre_ac, riqueza_especies_orquideas),
    by = "nombre_ac"
  ) |>
  replace_na(list(riqueza_especies_orquideas = 0))


areas_union_riqueza |>
  st_drop_geometry() |>
  dplyr::select(nombre_ac, riqueza_especies_orquideas) |>
  arrange(desc(riqueza_especies_orquideas)) |>
  datatable(
    colnames = c("Nombre del área de conservación", "Riqueza de especies de orquídeas"),
    options = list(
      pageLength = 5,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    )
  )

Mapa de riqueza de especies de orquídeas en areas de conservación

Código
colores_riqueza_especies <-
  colorNumeric(
    palette = "Reds",
    domain = areas_union_riqueza$riqueza_especies_orquideas,
    na.color = "transparent"
  )

# Paleta de colores de especies
colores_especies <- colorFactor(
  palette = viridis(length(unique(orquideas$species))), 
  domain = orquideas$species
)

# Mapa leaflet
leaflet() |>
  setView(
    lng = -84.19452,
    lat = 9.572735,
    zoom = 7) |>
  addTiles(group = "Mapa general (OpenStreetMap)") |>
  addProviderTiles(
    providers$Esri.WorldImagery, 
    group = "Imágenes satelitales (ESRI World Imagery)"
  ) |> 
  addPolygons(
    data = areas_union_riqueza,
    fillColor = ~ colores_riqueza_especies(areas_union_riqueza$riqueza_especies_orquideas),
    fillOpacity = 0.8,
    color = "black",
    stroke = TRUE,
    weight = 1.0,
    popup = paste(
      paste("<strong>Área de conservación:</strong>", areas_union_riqueza$nombre_ac),
      paste("<strong>Riqueza de orquídeas:</strong>", areas_union_riqueza$riqueza_especies_orquideas),
      sep = '<br/>'
    ),
    group = "Riqueza de orquídeas"
  ) |>
  addScaleBar(
    position = "bottomleft", 
    options = scaleBarOptions(imperial = FALSE)
  ) |>    
  addLegend(
    position = "bottomleft",
    pal = colores_riqueza_especies,
    values = areas_union_riqueza$riqueza_especies_orquideas,
    group = "Riqueza de especies",
    title = "Riqueza de especies"
  ) |>
  addCircleMarkers(
    data = orquideas,
    stroke = F,
    radius = 4,
    fillColor = ~colores_especies(orquideas$species),
    fillOpacity = 1.0,
    popup = paste(
      paste0("<strong>Especie: </strong>", orquideas$species),
      paste0("<strong>Localidad: </strong>", orquideas$locality),
      paste0("<strong>Fecha: </strong>", orquideas$eventDate),
      paste0("<strong>Fuente: </strong>", orquideas$institutionCode),
      paste0("<a href='", orquideas$occurrenceID, "'>Más información</a>"),
      sep = '<br/>'
    ),    
    group = "Registros de presencia"
  ) |>  
  addLayersControl(
    baseGroups = c(
      "Mapa general (OpenStreetMap)", 
      "Imágenes satelitales (ESRI World Imagery)"
    ),
    overlayGroups = c(
      "Riqueza de especies",
      "Registros de presencia"
    )
  ) |>
  addResetMapButton() |>
  addSearchOSM() |>
  addMouseCoordinates() |>
  addFullscreenControl() |>
  hideGroup("Registros de presencia") 

Gráfico de barras de riqueza de especies de orquídeas en areas de conservación

Código
riqueza_especies_orquideas_area <- riqueza_especies_orquideas_area |>
  filter(nombre_ac != "")

grafico_barras_ggplot2 <-
  riqueza_especies_orquideas_area |>
  ggplot(aes(x = reorder(nombre_ac,-riqueza_especies_orquideas), y = riqueza_especies_orquideas)) +
  geom_col(
    aes(
      text = paste0(
        "Riqueza de especies de orquídeas en áreas de conservación: ", round(after_stat(y), 2)
      )
    )    
  ) + 
  ggtitle("Riqueza de especies de orquídeas en áreas de conservación") +
  xlab("Áreas de conservación") +
  ylab("Riqueza de especies de orquídeas") +
  labs(caption = "Fuente: Sinac") +
  theme_dark() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))


# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Gráfico de barras de cantidad de registros de presencia por especie, para las 10 especies de orquídeas con más registros

Código
orquideas_top10 <- orquideas_union_areas  |> 
  count(species, sort = TRUE) |> 
  top_n(10, n)

grafico_barras_ggplot2 <- orquideas_top10 |>
  ggplot(aes(x = reorder(species, -n), y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "red",
           aes(text = paste0("Cantidad de registros de presencia de especies: ", n))) +
  ggtitle("Registros de presencia para las 10 especies de orquídeas con más registros") +
  xlab("Especie") +
  ylab("Cantidad de registros de presencia") +
  labs(caption = "Fuente: Sinac") +
  theme_dark() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |> 
  config(locale = 'es')